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한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2006년 추계학술대회 논문집
발행연도
2006.11
수록면
427 - 430 (4page)

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Clustering for gene expression data without filtering out noise genes may be distorted or derived inappropriate inference. Identifying significant genes and deleting noise before major analysis is necessary for meaningful discovery from genes expression pattern. We proposed a new method of finding significant genes using factor analysis which is done on transposed data matrix. We construct significance score that is sum of factor loadings for declared significant number of factor, and set threshold through replication. Our proposed method works well for simulated time-course data for finding significant genes even though variance level gets larger.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed method
3. Numerical experiments
4. Conclusion
Reference

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